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'AI허브'통합검색 결과 입니다. (7건)

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KETI, 한국어 AI 키우고 진단하는 데이터셋 4종 공개

한국전자기술연구원(KETI·원장 노건기)은 3일 사람과 공감하며 대화하고, 사실에 근거해 답하며, 안전하게 행동하는 한국어 인공지능(AI)을 개발하고 평가하는 데 활용할 수 있는 데이터셋 4종을 공개했다. KETI 인공지능연구본부 AI기반모델연구센터와 복합지능연구센터 연구진은 말과 몸짓 정보가 함께 담긴 한국어 대면 대화 데이터와 AI의 한국어와 한국 문화 이해 능력을 세밀하게 진단하는 평가 데이터를 구축해 공개했다. 공개한 데이터는 ▲멀티모달 한국어 교감대화 데이터 'K-MIND' ▲멀티모달 AI 대화 능력 평가 데이터 'KoMMERCE' ▲AI의 환각 진단 및 응답 신뢰성 평가 데이터 'K-Prism' ▲한국의 사회·문화적 관점에서 AI가 윤리적으로 판단하고 행동하는지를 평가하는 AI 안전성 평가 데이터 'KoEVD'다. 'K-MIND'는 KETI와 마음AI가 함께 구축한 한국어 대화 데이터다. 화자 286명이 나눈 약 115.6시간의 일대일 대면 대화를 비디오·오디오로 기록해 억양·발화 속도 등 준언어적 정보와 표정·시선 등 비언어적 정보를 포함하고 있어 공감형 대화 AI 개발에 활용할 수 있다. 'KoMMERCE'는 KETI와 셀렉트스타가 구축한 패션 쇼핑 상담 1만 5293건으로 구성된 평가 데이터다. AI가 고객 감정과 의도를 파악하는지, 고객이 요구한 조건을 계속 기억하는지 등 9가지 멀티모달 연계 대화 능력을 평가할 수 있다. 'K-Prism'은 1002개 한국어 문항으로 구성돼 글과 이미지를 함께 처리하는 AI가 사실과 다른 답을 지어내는 멀티모달 환각 현상을 진단하고 응답의 신뢰성을 평가하는 데 활용할 수 있다. 'KoEVD'는 한국어 유해·민감 발화 1만 3552개와 응답 후보 7만 1395개로 구성된 AI 안전성 평가 데이터다. 유해한 요청을 판별하고 안전한 답변과 행동을 선택하는 능력을 평가할 수 있다. 이번 성과를 담은 논문들은 국제 데이터 마이닝 컨퍼런스(ACM SIGKDD), 언어 자원 및 평가 학회(LREC), 아시아·태평양 전산언어학·자연어처리 국제공동학회(AACL-IJCNLP) 2026 본회의에 채택됐다. 신사임 KETI 인공지능연구본부장은 “이번 성과는 KETI의 한국형 AI 연구 역량을 결집한 성과”라며 “이를 토대로 국내 기업의 독자적인 한국어와 한국 문화 특화 AI 모델 개발을 지원하겠다”고 밝혔다. 데이터셋 4종은 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 구축됐다. AI허브와 허깅페이스에서 확인할 수 있다.

2026.11.03 10:32주문정 기자

AI 학습데이터, 개방 전 민감·개인정보부터 검증한다

정부가 인공지능(AI) 학습·연구 등에 활용할 수 있도록 개방한 AI허브가 'AI학습용 데이터 통합제공체계'로 전환을 앞둔 가운데, 새 체계에서 개방할 대상 및 후보 데이터의 개인정보를 사전에 검증한다. 공개 대상 데이터에 개인정보나 민감정보가 남아 있는지 검증하고, 발견될 경우 추가 비식별화해 공개 데이터의 안전성과 신뢰성을 확보한다는 취지다. 29일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 AI학습용 데이터 통합제공을 위한 대상 및 후보 데이터 개인정보 검증을 발주할 예정이다. 사업 예산은 3억원 규모이며 계약 체결일부터 오는 12월까지 약 두 달간 진행된다. 현행 AI허브는 통합제공체계로 전환될 예정이다. 대상은 텍스트·이미지·영상 등 멀티모달 형태의 통합제공체계 대상 및 후보 데이터다. NIA는 수행사에 그래픽처리장치(GPU)·클라우드·서버 등 인프라를 별도로 제공하지 않고 자체 인프라를 확보해 사업을 수행하도록 했다. AI허브는 정부가 AI 기술·제품·서비스 개발에 필요한 데이터를 제공하기 위해 운영하는 국가 AI 데이터 플랫폼이다. 정부는 지난 4월 공공부문이 보유한 AI 학습용데이터를 대상으로 범부처 첫 전수조사에 착수했다. 이어 범부처 차원에서 공공부문이 보유한 AI학습용 데이터를 통합·연계하기 위한 '통합제공체계' 구축을 추진 중이다. 이번 사업은 해당 통합제공체계를 통해 개방될 대상과 후보 데이터를 한곳에 모아 사전 개인정보 및 민감정보 검증, 비식별 조치를 수행함으로써 안전하고 신뢰성 높은 AI데이터 개방 환경을 조성하는 것이 핵심이다. 이번 검증에서는 텍스트·이미지·영상 등 데이터 유형별로 개인정보와 민감정보가 남아 있는지를 확인한다. 이름·연락처 같은 정보뿐 아니라 이미지·영상에 포함된 얼굴, 차량번호판 등 식별 가능 정보도 점검 대상이다. NIA는 우선 데이터셋별 샘플을 추출해 자동·수동 방식으로 개인정보와 민감정보 잔존 여부를 확인한다. 관련 정보가 탐지된 데이터셋은 전체를 대상으로 정밀 검수하고, 재탐지된 정보에 대해서는 데이터 유형별 특성에 맞춰 추가 비식별화를 실시한 뒤 적정성도 검증한다. 사업은 11월 개인정보 탐지·비식별화와 정밀 검수 및 적정성 평가를 진행한 뒤 12월 검증 결과 보고 및 데이터셋 업로드를 완료하는 일정이다. 데이터셋 각각에 대해 개인정보 탐지 결과와 조치 전, 후 샘플, 적용한 비식별화 기법, 적정성 검증 결과 등을 보고한다. 정부는 AI 학습용 데이터의 활용을 확대하는 동시에 개인정보 등 권리 보호 수준을 높이려는 움직임에도 속도를 낸다. 전날 국회 법제사법위원회는 각 부처와 기관에 분산된 AI 학습용 데이터를 한곳에서 관리하고 민간에 제공하는 '통합제공시스템' 구축 근거를 담은 AI기본법 개정안을 의결했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 28일 통합 데이터 플랫폼 구축과 관련해 "권리 침해가 발생할 수 있는 정보는 사전에 삭제하거나 제외하는 계획을 추진하겠다"며 "국민들이 안심하고 신뢰할 수 있도록 데이터 안전 관리 체계를 더욱 강화하겠다"고 말했다.

2026.09.29 11:27이나연 기자

'독파모' 학습데이터 29종 푼다…1.56조 토큰 'AI허브' 개방

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 과정에서 확보한 학습용 데이터를 민간에 개방했다. 국내 기업과 연구자가 대형 AI 모델과 멀티모달·안전성 기술을 개발할 수 있는 기반을 넓히기 위한 전략이다. 과학기술정보통신부는 독파모 5개 정예팀이 1차 단계평가 과정에서 확보한 데이터 29종을 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 AI허브에 공개했다고 27일 밝혔다. 개방 규모는 약 3544만건으로 토큰으로 환산하면 약 1조 5600억개다. 이번 데이터는 정예팀들이 각자 AI 모델 개발 전략에 맞춰 2025년 데이터 구축·가공 예산 150억원으로 확보했다. 대규모 사전학습 데이터부터 영상·음성 기반 멀티모달 데이터와 AI 안전성 확보를 위한 레드티밍 데이터까지 포함됐다. 전체 데이터는 이론적으로 약 700~800억개 매개변수 수준의 대형 AI 모델을 학습하는 데 사용할 수 있는 규모다. 독자 AI 모델 개발에 참여한 정예팀들의 학습 전략과 데이터 구축 경험도 담겼다. 네이버클라우드는 공개 영상 234만건과 방송 영상 52만건을 비롯해 영상 클립을 기반으로 만든 텍스트 1550만건과 음성 질의응답 1200만건을 구축했다. 장면을 문장 단위로 설명한 캡션 등이 포함돼 AI의 영상 이해 능력과 이미지 생성 모델 학습에 활용할 수 있다. 업스테이지는 1조 토큰 규모의 사전학습 데이터와 50만건의 사후학습 데이터를 공개했다. 사전학습 데이터는 대형 AI 모델을 처음부터 학습하는 데 쓸 수 있으며 사후학습 데이터는 추론과 판단·실행 능력을 갖춘 AI 에이전트 개발에 활용할 수 있다. SK텔레콤은 수학·과학·법률 분야의 고난도 다단계 추론 데이터와 음성·이미지 기반 사후학습 데이터를 구축했다. 국내 법령과 한국 사회의 보편적 가치관을 반영한 한국형 레드티밍 데이터 약 1만건도 포함했다. NC AI는 제조 분야 기술문서와 민원 상담 음성 등 산업 현장에서 확보한 실제 데이터 기반으로 7종의 학습 데이터를 마련했다. 긴 문맥 이해와 단계별 추론·멀티턴 대화·질의응답·멀티모달 학습 등에 활용할 수 있다. LG AI연구원은 국내 50개 실제 가정환경에서 50종 넘는 가사 활동을 촬영해 한국 가정환경에 특화된 피지컬 AI 멀티모달 데이터를 구축했다. 17만개 이상의 영상 클립에 객체와 분할·자세·맥락 정보를 다층으로 표시해 비전 언어 모델 학습과 상용 서비스 개발 등에 이용할 수 있도록 했다. NIA와 한국정보통신기술협회(TTA)는 정예팀들로부터 데이터를 제공받아 품질과 개인정보·유해성을 검증했다. 라이선스 제약이 있는 데이터는 개방 대상에서 제외했다. 사업 참여 조건에 따라 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터 가운데 50% 이상을 공개해야 한다. 네이버클라우드와 업스테이지·SK텔레콤·NC AI는 검증을 마친 데이터를 모두 개방하고 LG AI연구원은 의무 개방량을 충족하도록 세부 데이터셋을 통계적으로 선별해 공개했다. 국내 기업과 연구자·학생 등 대한민국 국민은 누구나 AI허브 '독자AI모델 데이터' 항목에서 데이터를 무료로 내려받아 활용할 수 있다. 일부 데이터는 보안이 보장된 온라인 AI 모델 개발 공간인 '안심존' 이용을 별도로 신청해야 한다. 과기정통부는 독파모 고도화 지원을 이어갈 방침이다. 향후 2차 단계평가 과정에서 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터도 품질검증을 거쳐 추가로 개방할 예정이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "독파모 프로젝트는 단순히 AI모델 개발을 넘어 개발과정에서 축적된 경험과 노하우를 통해 AI생태계 전반의 질적 성장에 기여한다는 점에서 큰 의미"라면서 "오늘 개방된 데이터는 정예팀의 AI학습 전략이 담긴 귀중한 자산인 만큼 AI생태계의 성장과 자생력 강화를 이끄는 밑거름이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.27 14:00김미정 기자

과기정통부, 묵혀둔 AI 데이터 생성형 AI용으로 되살린다

과학기술정보통신부가 기존 판별형 인공지능(AI) 중심 라벨링 데이터를 추론·행동 정보를 포함하는 생성형 AI용 데이터로 전환하는 업사이클링 사업에 나선다. 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원은 AI 허브에서 제공 중인 기존 학습용 데이터를 최신 생성형 AI 환경에 맞게 재가공하는 'AI 학습용데이터 업사이클링' 사업 공고를 지난달 30일 시작했다고 7일 밝혔다. 이번 사업은 대규모언어모델(LLM)과 피지컬 AI 분야를 중심으로 총 30종 데이터셋을 재가공하는 데 30억원이 투입된다. 신규 구축 대비 예산 효율이 높다는 점도 장점으로 꼽힌다. 사업 대상은 AI 허브에 구축된 데이터 691종을 생성형 AI용 확장 가능성·활용도 기준으로 전수 분석하고 외부 전문가 검토를 거쳐 최종 30종을 선정했다. LLM 데이터 분야에선 기존 텍스트 데이터를 질문-근거 검토-오류 검증-답변 확정으로 이어지는 추론 과정을 포함하도록 재구성한다. 동일 문제에 대해 복수의 추론 경로를 구성하고 근거 기반 판단 및 오류 수정 과정을 포함해 복잡한 문제 해결이 가능한 추론형 AI 학습 기반을 마련한다. 피지컬 AI 분야에서는 기존 이미지·영상 데이터를 시각 정보(V)·언어 명령(L)·행동 및 제어(A)를 통합한 구조로 고도화한다. 객체 인식을 넘어 시간 흐름에 따른 상황 변화와 객체 간 상호작용을 이해하고 목표 기반 행동을 생성할 수 있도록 연속적 장면 정보와 객체 움직임 데이터를 활용해 행동 경로와 작업 목표를 정의하는 형태로 재구성한다. 업사이클링된 데이터는 AI 허브 홈페이지를 통해 공개돼 기업·연구기관·스타트업 등이 자유롭게 활용할 수 있도록 제공될 예정이다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "이번 업사이클링 사업으로 적은 비용으로도 최신 생성형 AI 기술 환경에 맞는 학습용 데이터를 확보할 수 있을 것"이라며 "이미 축적된 데이터 자산이 낭비되지 않도록 활용 가치를 끌어올리겠다"고 밝혔다.

2026.05.07 12:00이나연 기자

정부, AI 학습용데이터 첫 전수조사…'AI허브' 경쟁력 높인다

정부가 공공 인공지능(AI) 학습용데이터 자산을 체계적으로 관리하기 위한 조사에 들어갔다. 과학기술정보통신부는 한국지능정보사회진흥원과 전 부처·공공기관 대상으로 'AI 학습용데이터 현황조사'를 실시한다고 10일 밝혔다. 이번 조사는 생성형 AI 확산에 따른 데이터 수요 증가에 대응하기 위한 범부처 첫 전수조사다. 이번 조사는 기존 구축된 데이터뿐 아니라 향후 가공을 통해 활용 가능한 데이터까지 포함하는 것이 특징이다. 단순 보유 현황 파악을 넘어 실제 AI 학습에 활용 가능한 데이터 후보군 도출에 초점 맞췄다. 조사 항목은 데이터 유형과 구조, 구축 목적, 제공 가능 범위 등으로 구성됐다. 정부는 표준화된 조사 체계를 적용해 데이터 활용 가능성을 객관적으로 평가할 계획이다. 과기정통부는 조사 결과 바탕으로 AI 학습 활용 가능성이 높은 데이터 100종을 선정한다. 선정 과정에서는 전문가 심층 인터뷰와 민간 수요조사를 반영해 실질적 활용성을 높일 방침이다. 선정된 데이터는 품질 보완과 비식별 조치를 거쳐 통합제공체계를 통해 제공된다. 공개가 어려운 데이터는 데이터 안심구역을 활용해 제한적으로 개방된다. 정부는 기존 AI허브를 'AI 학습용데이터 통합제공체계'로 고도화하고 공공과 민간 데이터를 함께 집적하는 플랫폼으로 확장할 계획이다. 이를 통해 데이터 발굴 확보 활용으로 이어지는 선순환 구조를 구축한다는 구상이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "AI 성능과 품질 핵심은 활용 가능한 풍부한 데이터에 있다"며 "이번 조사를 통해 공공부문이 보유한 AI 학습용데이터 자산을 체계적으로 발굴하고 이를 편리하게 활용할 수 있는 기반을 지속적으로 발전시켜 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.10 12:01김미정 기자

정부, AI 추론데이터 10종 구축 나서…"사고·판단 능력 강화"

정부가 인공지능(AI) 추론 능력 강화를 위한 학습 데이터 구축에 나섰다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 2026년 추론데이터 10종 구축 사업 공모를 시작했다고 1일 밝혔다. 총 66억 원 규모로 거대언어모델(LLM)과 제조·로보틱스 분야에서 각각 5개 과제가 추진된다. 이번 사업은 단순 데이터 축적을 넘어 논리적 사고 과정과 인과관계를 포함한 추론형 데이터 확보에 초점 맞췄다. AI 모델 신뢰성을 높이고 실제 산업 환경서 활용 가능한 수준으로 성능을 끌어올릴 방침이다. LLM 분야에서는 복잡한 문서 이해와 논리 판단, 도구 활용 등 단계적 문제 해결 과정을 반영한 데이터 구축이 추진된다. 한국어와 국내 사회·문화 맥락을 반영한 데이터 확보도 병행된다. 복합 문서 기반 지식 추론 데이터, 과학 연구 지원 데이터, 한국어 기반 도구 호출 데이터, 웹·GUI 행동 추론 데이터, 오류 교정 추론 데이터 등이 포함된다. 제조·로보틱스 분야에선 실제 산업 현장서 발생하는 문제 기반으로 원인 분석과 해결 방안을 도출하는 데이터 구축이 이뤄진다. 여러 변수 상황에서도 작업을 수정하고 수행할 수 있는 자율 제조 기반 확보가 핵심이다. 관련 과제로는 제조설비 이상 진단 데이터, 표면 결함 분석 데이터, 로봇 작업 실패 복구 데이터, 휴머노이드 행동 생성 시뮬레이션 데이터, 공정 인과성 분석 데이터 등이 해당된다. 구축된 데이터는 향후 'AI허브'를 통해 공개돼 기업과 연구기관 스타트업 등이 활용할 수 있도록 제공된다. 업계는 이번 프로젝트 핵심 목적을 AI 기술 신뢰성과 실용성 확보에 두고 있다. 단순히 데이터를 쌓는 단계를 넘어 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 수준까지 성능을 끌어올리겠다는 취지라는 설명이다. 최동원 과기정통부 AI인프라정책관은 "생성형 AI 확산으로 고차원적 추론과 맥락 이해가 가능한 학습용 데이터 수요가 증가하고 있다"며 "이번 사업을 통해 실제 산업 현장에서 필요한 맞춤형 추론데이터를 확보해 대한민국 AI 산업의 질적 도약을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.01 12:01김미정 기자

李대통령, G7 확대세션서 "아태 제1의 AI허브 구축하겠다"

이재명 대통령은 17일(현지시간) 캐나다 앨버타주 캐내내스키스에서 열린 주요 7개국(G7) 정상회의 확대 세션에 참석해 견고한 에너지 안보와 핵심 광물 공급망 안정화의 중요성을 강조했다. 대통령실에 따르면 이 대통령은 이날 오후 G7 회원국 및 초청국이 참석하는 '에너지 안보의 미래' 확대 세션에서 두 차례에 걸쳐 발언했다. 이 자리에서 에너지 공급망 협력과 AI 에너지 연계와 기술 혁신에 있어 대한민국이 추구하는 정책과 비전을 소개했다. 먼저 이 대통령은 첫 번째 발언을 통해 “에너지 안보 달성과 핵심 광물 공급망 안정화가 글로벌 경제 성장과 번영의 관건이라고 지적하고 대한민국이 국제적 연대와 협력에 적극 동참할 것”이라고 밝혔다. 이를 위해 ▲견고한 재생에너지 산업생태계 구축 ▲에너지 고속도로와 같은 효율적 에너지 인프라 마련 ▲사이버 공격에도 견뎌낼 수 있는 에너지시스템 구축 등으로 에너지 안보를 공고히 해나가자고 했다. 또 핵심광물안보파트너십(MSP) 의장국 활동을 통해 핵심광물 공급망 안정에 기여해 나가고 있다며 앞으로 G7 회원국과 파트너국과 협력을 더욱 강화해 나갈 것이라고 했다. AI 기술의 발전 방향을 다룬 두 번째 발언에서 이 대통령은 국제사회가 준비해야 할 과제를 제시했다. 이 대통령은 “한국이 AI 반도체 공급망 안정을 위한 국제협력과 연대에 기여하고 저전력 AI 반도체(NPU) 개발을 통해 에너지 효율성을 높이기 위해 노력하겠다”며 “AI 산업에 필수적인 에너지 공급망 확보를 위해 노력하고 세제 혜택과 규제혁신, 국민펀드 조성을 통해 국가 전반의 AI 대전환을 추진하겠다”고 강조했다. 특히 “아태지역 제1의 AI 허브 구축도 병행하겠다”고 밝혔다. 이 대통령은 올해 경주에서 개최하는 APEC 정상회의에서 글로벌 AI 협력의 비전과 이행 방안을 제시할 것이라며 이에 대한 주요국 정상들의 관심과 참여를 요청하기도 했다. 한편 우리나라는 G7 정상회의에서 채택된 'G7 핵심광물 행동 계획'과 '카나나스키스 산불 헌장' 등 2개 결과문서에 초청국 자격으로 동참했다.

2025.06.18 10:16박수형 기자

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